Оптическое распознавание символов (OCR) преобразует изображения текста — сканы, фотографии со смартфона, PDF-файлы — в машиночитаемые строки и, все чаще, в структурированные данные. Современное OCR — это конвейер, который очищает изображение, находит текст, читает его и экспортирует богатые метаданные, чтобы последующие системы могли искать, индексировать или извлекать поля. Два широко используемых стандарта вывода: hOCR, микроформат HTML для текст а и макета, и ALTO XML, схема, ориентированная на библиотеки/архивы; оба сохраняют позиции, порядок чтения и другие подсказки макета и поддерживаются популярными движками, такими как Tesseract.
Предварительная обработка. Качество OCR начинается с очистки изображения: преобразования в оттенки серого, удаления шума, пороговой обработки (бинаризации) и выравнивания. Канонические учебные пособия по OpenCV охватывают глобальную, адаптивную и пороговую обработку Оцу — основные методы для документов с неравномерным освещением или бимодальными гистограммами. Когда освещение меняется в пределах страницы (подумайте о снимках с телефона), адаптивные методы часто превосходят один глобальный порог; Оцу автоматически выбирает порог, анализируя гистограмму. Коррекция наклона не менее важна: выравнивание на основе преобразования Хафа (преобразование Хафа для линий) в паре с бинаризацией Оцу является распространенным и эффективным рецептом в производственных конвейерах предварительной обработки.
Обнаружение и распознавание. OCR обычно делится на обнаружение текста (где находится текст?) и распознавание текста (что он говорит?). В естественных сценах и многих сканах полностью сверточные детекторы, такие как EAST , эффективно предсказывают четырехугольники на уровне слов или строк без тяжелых этапов предложения и реализованы в общих наборах инструментов (например, учебное пособие по обнаружению текста в OpenCV). На сложных страницах (газеты, формы, книги) важны сегментация строк/областей и определение порядка чтения:Kraken реализует традиционную сегментацию зон/строк и нейронную сегментацию базовой линии с явной поддержкой различных письменностей и направлений (слева направо/справа налево/вертикально).
Модели распознавания. Классическая рабочая лошадка с открытым исходным кодом Tesseract (с открытым исходным кодом от Google, с корнями в HP) эволюционировала от классификатора символов до распознавателя последовательностей на основе LSTM и может выдавать PDF с возможностью поиска, выходные данные, дружественные к hOCR/ALTO, и многое другое из командной строки. Современные распознаватели полагаются на моделирование последовательностей без предварительно сегментированных символов. Коннективистская временная классификация (CTC) остается основополагающей, изучая выравнивания между последовательностями входных признаков и строками выходных меток; она широко используется в конвейерах для распознавания рукописного ввода и текста на сцене.
В последние несколько лет трансформеры изменили OCR. TrOCR и спользует кодировщик Vision Transformer и декодер Text Transformer, обученный на больших синтетических корпусах, а затем доработанный на реальных данных, с высокой производительностью на тестах печатного, рукописного и сценического текста (см. также документацию Hugging Face). Параллельно некоторые системы обходят OCR для последующего понимания: Donut (Document Understanding Transformer) — это кодировщик-декодер без OCR, который напрямую выводит структурированные ответы (например, JSON «ключ-значение») из изображений документов (репозиторий, карточка модели), избегая накопления ошибок, когда отдельный шаг OCR передает данные в систему извлечения информации.
Если вам нужно готовое решение для чтения текста на многих языках, EasyOCR предлагает простой API с более чем 80 языковыми моделями, возвращающий рамки, текст и достоверность — удобно для прототипов и нелатинских письменностей. Для исторических документов Kraken отличается сегментацией базовой линии и порядком чтения с учетом письменности; для гибкого обучения на уровне строк Calamari основан на наследии Ocropy (Ocropy) с распознавателями (multi-)LSTM+CTC и CLI для тонкой настройки пользовательских моделей.
Обобщение зависит от данных. Для рукописного ввода база данных рукописного ввода IAM предоставляет разнообразные по авторам английские предложения для обучения и оценки; это давний эталонный набор для распознавания строк и слов. Для текста на сцене COCO-Text наложил обширные аннотации на MS-COCO с метками для печатного/рукописного, разборчивого/неразборчивого, письменности и полных транскрипций (см. также оригинальную страницу проекта). Эта область также в значительной степени зависит от синтетического предварительного обучения: SynthText in the Wild визуализирует текст на фотографиях с реалистичной геометрией и освещением, предоставляя огромные объемы данных для предварительного обучения детекторов и распознавателей (ссылка на код и данные).
Соревнования под эгидой ICDAR’s Robust Reading сохраняют обоснованность оценки. Последние задачи подчеркивают сквозное обнаружение/чтение и включают связывание слов во фразы, с официальным кодом, сообщающим точность/полноту/F-меру, пересечение над объединением (IoU) и метрики расстояния редактирования на уровне символов, что отражает то, что должны отслеживать практики.
OCR редко заканчивается простым текстом. Архивы и цифровые библиотеки предпочитают ALTO XML , потому что он кодирует физический макет (блоки/строки/слова с координатами) вместе с содержимым, и он хорошо сочетается с упаковкой METS. Микроформат hOCR , напротив, встраивает ту же идею в HTML/CSS, используя классы, такие как ocr_line и ocrx_word, что упрощает отображение, редактирование и преобразование с помощью веб-инструментов. Tesseract предоставляет оба варианта, например, генерируя hOCR или PDF с возможностью поиска прямо из командной строки (руководство по выводу PDF); оболочки Python, такие как pytesseract , добавляют удобства. Существуют преобразователи для перевода между hOCR и ALTO, когда в репозиториях есть фиксированные стандарты приема — см. этот тщательно подобранный список инструментов для формата файлов OCR.
Самая сильная тенденция — это конвергенция: обнаружение, распознавание, языковое моделирование и даже декодирование для конкретных задач объединяются в единые стеки трансформеров. Предварительное обучение на больших синтетических корпусах остается мультипликатором силы. Модели без OCR будут агрессивно конкурировать везде, где целью являются структурированные выходные данные, а не дословные транскрипции. Ожидайте также гибридных развертываний: легкий детектор плюс распознаватель в стиле TrOCR для длинного текста и модель в стиле Donut для форм и квитанций.
Tesseract (GitHub) · Документация Tesseract · Спецификация hOCR · Фон ALTO · Детектор EAST · Обнаружение текста OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Рукописный ввод IAM · Инструменты формата файлов OCR · EasyOCR
Оптическое распознавание символов (OCR) - это технология, используемая для преобразования различных типов документов, таких как отсканированные бумажные документы, PDF-файлы или изображения, снятые цифровой камерой, в данные, которые можно редактировать и искать.
OCR сканирует входное изображение или документ, разбирает изображение на отдельные символы, а затем сравнивает каждый символ с базой данных форм символов, используя распознавание по образцу или распознавание по признакам.
OCR используется в различных отраслях и приложениях, включая цифровизацию печатных документов, использование услуг перевода текста в речь, автоматизацию процесса ввода данных и помощь людям с нарушениями зрения в более качественном взаимодействии с текстом.
Несмотря на значительные усовершенствования технологии OCR, она не абсолютно надежна. Точность может варьироваться в зависимости от качества исходного документа и конкретных характеристик используемого ПО OCR.
Хотя OCR в основном предназначен для распознавания печатного текста, некоторые продвинутые системы OCR также могут распознавать чистописание. Однако точность распознавания рукописного текста обычно ниже из-за вариативности индивидуальных стилей письма.
Да, многие программы OCR могут распознавать множество языков. Однако следует убедиться, что используемое вами программное обеспечение поддерживает конкретный язык.
OCR - это аббревиатура от Optical Character Recognition (оптическое распознавание символов), которое используется для распознавания печатного текста, в то время как ICR, или Intelligent Character Recognition (интеллектуальное распознавание символов), это более продвинутая технология, которая используется для распознавания рукописного те кста.
OCR наиболее эффективен при обработке четких, легко читаемых шрифтов и стандартных размеров текста. Хотя он способен распознавать различные шрифты и размеры, его точность может снизиться при обработке нестандартных шрифтов или очень мелкого текста.
У OCR может быть проблемы при обработке документов с низким разрешением, сложных шрифтов, текста с плохим качеством печати, рукописного текста или документов, где текст плохо сочетается с фоном. Кроме того, хотя OCR может распознавать многие языки, он может не покрывать все языки идеально.
Да, OCR может сканировать цветной текст и фоны, хотя он наиболее эффективен при работе с комбинациями цветов с высоким контрастом, такими как черный текст на белом фоне. Если контраст между цветом текста и фона недостаточен, точность может снизиться.
Формат изображений Extended PostScript (EPT) — это специализированный тип файлов, предназначенный для хранения как векторных, так и растровых (битовых) элементов в одном файле. Эта уникальная особенность делает файлы EPT особенно полезными в сферах графического дизайна, издательского дела и везде, где необходимо сосуществование изображений высокого разрешения и масштабируемой векторной графики. Суть формата EPT заключается в его способности сохранять четкость и масштабируемость векторной графики, а также вмещать детализированные растровые изображения, что обеспечивает универсальное решение для сложных графических проектов.
Файлы EPT по сути состоят из двух основных компонентов: файла Encapsulated PostScript (EPS) и изображения-превью в формате TIFF. Часть EPS файла содержит векторную графику. EPS — это широко поддерживаемый стандарт векторной графики, который позволяет создавать, редактировать и масштабировать высокоточные проекты без потери качества. Эта часть файла EPT гарантирует, что все векторные элементы графики сохраняют свою точность независимо от того, насколько они изменены в размере, что делает ее идеальной для логотипов, текста и других проектов, требующих точной настройки.
Второй компонент файла EPT — это изображение-превью в формате TIFF. TIFF (Tagged Image File Format) известен своей гибкостью и поддержкой высококачественных изображений. В контексте файла EPT изображение TIFF обеспечивает растровый просмотр всего файла. Это особенно полезно для программного обеспечения и систем, которые не могут обрабатывать файлы EPS в исходном виде. Превью TIFF позволяет пользователям быстро просматривать содержимое без необходимости использования сложного программного обеспечения для рендеринга, обеспечивая совместимость и простоту использования на широком спектре платформ и приложений.
Интеграция компонентов EPS и TIFF в один файл EPT обеспечивает наилучший подход. Дизайнеры могут использовать точность и масштабируемость векторной графики, а также включать в свои проекты высококачественные фотореалистичные изображения. Это делает файлы EPT особенно ценными в проектах со смешанными носителями, где оба типа графики играют решающую роль. Кроме того, наличие изображения-превью упрощает управление файлами и процессы проверки, поскольку превью TIFF можно быстро отобразить без взаимодействия с базовыми векторными данными.
Одним из ключевых преимуществ формата EPT является его переносимость и совместимость. Учитывая, что EPS и TIFF являются устоявшимися и широко поддерживаемыми форматами, файлы EPT наследуют эту широкую совместимость. Это означает, что файлы EPT можно легко обменивать, просматривать и редактировать на разных программных платформах и устройствах без необходимости использования специальных инструментов конвертации или программного обеспечения. Эта совместимость имеет решающее значение в средах, где файлы необходимо обменивать между различными заинтересованными сторонами, включая дизайнеров, типографии и клиентов, среди прочих.
Несмотря на свои преимущества, формат EPT имеет и свои недостатки. Основная проблема возникает из-за той самой функции, которая делает его таким универсальным: сосуществование векторной и растровой графики в одном файле. Эта двойственность может привести к увеличению размера файла, поскольку необходимо хранить как векторные данные EPS, так и превью TIFF. Кроме того, редактирование файла EPT может быть более сложным, чем работа со стандартным файлом изображения, поскольку может потребоваться внесение изменений как в векторные, так и в растровые компоненты, что требует программного обеспечения, способного обрабатывать оба типа данных.
Более того, хотя превью TIFF в файлах EPT обеспечивает высокую степень визуальной точности, также важно отметить, что разрешение превью фиксировано. Это означает, что превью может неточно отображать качество векторной части EPS при увеличении или печати с высоким разрешением. Таким образом, зависимость от превью TIFF при принятии критических решений о цвете или деталях иногда может вводить в заблуждение, требуя прямого взаимодействия с компонентом EPS для точного редактирования и проверки.
Процесс создания файла EPT обычно включает использование специализированного программного обеспечения для графического дизайна, которое поддерживает форматы EPS и TIFF. Дизайнеры начинают с создания векторной графики, которая может включать все, от простых фигур до сложных иллюстраций. После завершения векторной части растровое изображение, если оно требуется, либо создается, либо импортируется в проект. Затем программное обеспечение объединяет эти элементы в один файл EPT, автоматически создавая превью TIFF на основе текущего состояния проекта.
Когда дело доходит до использования файлов EPT, совместимость редко является проблемой из-за повсеместной поддержки EPS и TIFF в большинстве программного обеспечения для графического дизайна. Однако важно иметь соответствующее программное обеспечение, которое может точно интерпретировать и отображать оба компонента файла EPT. Пакеты программного обеспечения, такие как Adobe Illustrator, CorelDRAW и другие, способные обрабатывать сложную векторную графику, хорошо оснащены для открытия, редактирования и управления файлами EPT, обеспечивая пользователям бесперебойную работу. Это делает файлы EPT очень универсальными и подходящими для широкого спектра приложений, от разработки логотипов до детальных художественных работ со смешанными носителями.
В заключение, формат изображений EPT предлагает уникальное решение для проектов, требующих сочетания векторной и растровой графики. Его структура, которая объединяет файл EPS с превью TIFF, позволяет без проблем интегрировать высококачественные векторные проекты с детализированными растровыми изображениями. Эта двойственность делает файлы EPT незаменимыми в областях графического дизайна и издательского дела, где точность и качество имеют первостепенное значение. Однако сложность и соображения относительно размера файла, присущие формату EPT, напоминают пользователям о необходимости использования соответствующего программного обеспечения и тщательного управления файлами. Несмотря на эти проблемы, преимущества такого универсального формата файлов нельзя недооценивать, что делает EPT ценным активом в арсенале любого графического дизайнера.
Этот конвертер полностью работает в вашем браузере. Когда вы выбираете файл, он загружается в память и преобразуется в выбранный формат. Затем вы можете скачать преобразованный файл.
Преобразования начинаются мгновенно, и большинство файлов преобразуются за считанные секунды. Более крупные файлы могут занимать больше времени.
Ваши файлы никогда не загружаются на наши серверы. Они преобразуются в вашем браузере, а затем скачиваются. Мы никогда не видим ваши файлы.
Мы поддерживаем преобразование между всеми форматами изображений, включая JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF и другие.
Этот конвертер полностью бесплатен и всегда будет бесплатным. Поскольку он работает в вашем браузere, нам не нужно платить за серверы, поэтому мы не взимаем плату с вас.
Да! Вы можете преобразовать сколько угодно фа йлов одновременно. Просто выберите несколько файлов при их добавлении.